From 666106055d17376f8dc4271daaa056d3c5f9be98 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Luo Tao Date: Thu, 13 Jul 2017 16:07:45 +0800 Subject: [PATCH] add video link --- 01.fit_a_line/README.cn.md | 2 +- 01.fit_a_line/index.cn.html | 2 +- 02.recognize_digits/README.cn.md | 2 +- 02.recognize_digits/index.cn.html | 2 +- 03.image_classification/README.cn.md | 2 +- 03.image_classification/index.cn.html | 2 +- 04.word2vec/README.cn.md | 2 +- 04.word2vec/index.cn.html | 2 +- 05.recommender_system/README.cn.md | 2 +- 05.recommender_system/index.cn.html | 2 +- 06.understand_sentiment/README.cn.md | 2 +- 06.understand_sentiment/index.cn.html | 2 +- 07.label_semantic_roles/README.cn.md | 2 +- 07.label_semantic_roles/index.cn.html | 2 +- 08.machine_translation/README.cn.md | 2 +- 08.machine_translation/index.cn.html | 2 +- README.cn.md | 2 ++ 17 files changed, 18 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git a/01.fit_a_line/README.cn.md b/01.fit_a_line/README.cn.md index a2b2585..dac7188 100644 --- a/01.fit_a_line/README.cn.md +++ b/01.fit_a_line/README.cn.md @@ -1,7 +1,7 @@ # 线性回归 让我们从经典的线性回归（Linear Regression \[[1](#参考文献)\]）模型开始这份教程。在这一章里，你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念。 -本教程源代码目录在[book/fit_a_line](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/01.fit_a_line)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。 +本教程源代码目录在[book/fit_a_line](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/01.fit_a_line)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)，更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/137.html)。 ## 背景介绍 给定一个大小为$n$的数据集 ${\{y_{i}, x_{i1}, ..., x_{id}\}}_{i=1}^{n}$，其中$x_{i1}, \ldots, x_{id}$是第$i$个样本$d$个属性上的取值，$y_i$是该样本待预测的目标。线性回归模型假设目标$y_i$可以被属性间的线性组合描述，即 diff --git a/01.fit_a_line/index.cn.html b/01.fit_a_line/index.cn.html index 46c3d4a..cfa3f2b 100644 --- a/01.fit_a_line/index.cn.html +++ b/01.fit_a_line/index.cn.html @@ -43,7 +43,7 @@ # 线性回归 让我们从经典的线性回归（Linear Regression \[[1](#参考文献)\]）模型开始这份教程。在这一章里，你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念。 -本教程源代码目录在[book/fit_a_line](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/01.fit_a_line)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。 +本教程源代码目录在[book/fit_a_line](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/01.fit_a_line)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)，更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/137.html)。 ## 背景介绍 给定一个大小为$n$的数据集 ${\{y_{i}, x_{i1}, ..., x_{id}\}}_{i=1}^{n}$，其中$x_{i1}, \ldots, x_{id}$是第$i$个样本$d$个属性上的取值，$y_i$是该样本待预测的目标。线性回归模型假设目标$y_i$可以被属性间的线性组合描述，即 diff --git a/02.recognize_digits/README.cn.md b/02.recognize_digits/README.cn.md index 742f265..b66b124 100644 --- a/02.recognize_digits/README.cn.md +++ b/02.recognize_digits/README.cn.md @@ -1,6 +1,6 @@ # 识别数字 -本教程源代码目录在[book/recognize_digits](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/02.recognize_digits)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)。 +本教程源代码目录在[book/recognize_digits](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/02.recognize_digits)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md#运行这本书)，更多内容请参考本教程的[视频课堂](http://bit.baidu.com/course/detail/id/167.html)。 ## 背景介绍 当我们学习编程的时候，编写的第一个程序一般是实现打印"Hello World"。而机器学习（或深度学习）的入门教程，一般都是 [MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) 数据库上的手写识别问题。原因是手写识别属于典型的图像分类问题，比较简单，同时MNIST数据集也很完备。MNIST数据集作为一个简单的计算机视觉数据集，包含一系列如图1所示的手写数字图片和对应的标签。图片是28x28的像素矩阵，标签则对应着0~9的10个数字。每张图片都经过了大小归一化和居中处理。 diff --git a/02.recognize_digits/index.cn.html b/02.recognize_digits/index.cn.html index aab15f2..6ba2ca7 100644 --- a/02.recognize_digits/index.cn.html +++ b/02.recognize_digits/index.cn.html @@ -42,7 +42,7 @@